LZO 2.0.6是一种高效的实时数据压缩库，特点是快速压缩和解压速度，适用于嵌入式系统和网络传输。Hadoop-LZO为Apache Hadoop生态系统提供了LZO压缩支持，优化数据存储和传输效率。Apache Maven是流行的Java项目管理工具，通过POM自动化项目构建过程，包括依赖管理和打包应用。
LZO 2.0.6、Hadoop-LZO-master、Apache Maven大数据处理与软件构建的关键工具
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将 hadoop-lzo-0.4.20.jar 放置在 hadoop-2.7.2/share/hadoop/common 中。
在 core-site.xml 中添加配置：
io.compression.codecs: org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
io.compression.codec.lzo.class: com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
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指南内容结构
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案例实战：通过实际案例演示如何使用 Flink 处理实时数据流，例如实时数据统计、异常检测以及机器学习模型训练。
部署与监控：介绍如何在不同环境下部署和监控 Flink 应用程序，确保其稳定性和性能。
适用人群
具备 Java 编程基础的大数据开发人员
希望学习实时数据处理技术的工程师
对分布式系统和流式计算感兴趣的学生
学习目标
掌握 Flink 的核心概念和架构
熟练使用 Java 编写 Flink 应用程序
能够使用 Flink 处理实际的实时数据处理问题
了解 Flink 的部署和监控方法
免责声明
本指南并非官方文档，仅供学习和参考。
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